oppo机器学习/算法工程师 岗位求助

很多做嵌入式的同学，在春招前都会纠结一个问题：是专心准备春招，还是继续实习？结合嵌入式岗位的特点，我的结论其实很明确：可以实习，但一定要骑驴找马。一、嵌入式春招，更看“经历感”相比只刷题、背八股，嵌入式面试官更在意：你有没有真实项目经验是否接触过硬件、外设或系统能不能说清楚代码是怎么跑起来的继续实习，至少能保证你在面试时有东西可讲。二、实习是“保底线”，不是“终点站”继续实习的意义在于：简历不断档，看起来更稳定面试时有正在做的项目可讲哪怕春招不理想，也有去处兜底但要清楚：实习不是上岸，春招才是主战场。三、什么样的实习值得一边干一边投适合“骑驴找马”的实习，一般满足：能接触真实嵌入式项目技术栈对...

这份简历是为了人力资源岗、运营岗撰写的，大家帮我看看有没有什么问题本来是想投点跟数据分析有关系的岗位，但是本人量性研究学的不是很好，也没有相关经验，最后还是放弃了

互联网大厂挂完了手上的offer:安克创新-口头OC，无后续tplink-开得挺高，风评不好，并且逼签三方，已无海康威视-20%的绩效占比，已开三方，还在拖延天翼视联-协议书只有总包，没有具体组成招银云创-超级大白菜华子还在泡池子，泡不出来真G了

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...